Ocena modelu czynnikowego dla wyników SAT w Nowym Jorku
Model mamy już zbudowany, więc czas na kolejny krok: sprawdzenie modelu! Musimy zbadać, czy zarówno zmienna wynikowa, jak i reszty modelu mają rozkład normalny. Normalność sprawdzimy za pomocą funkcji shapiro.test(). Niska wartość p oznacza, że możemy odrzucić hipotezę zerową mówiącą, że próbka pochodzi z populacji o rozkładzie normalnym.
Przeprowadź niezbędne kontrole modelu dla modelu czynnikowego 2^k o nazwie nyc_scores_factorial, który został już wczytany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przetestuj normalność zmiennej wynikowej
Average_Score_SAT_Mathz zestawu danychnyc_scoresza pomocą funkcjishapiro.test(). - Ustaw siatkę 2 na 2 dla wykresów i zwizualizuj obiekt modelu
nyc_scores_factorial, aby utworzyć wykresy reszt.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Use shapiro.test() to test the outcome
___
# Plot nyc_scores_factorial to examine residuals
par(mfrow = c(2,2))
___